Подготовка к таким ролям, как Data Scientist, ML Engineer, Research Engineer и Research Scientist, — это строгий процесс. Нужно подготовиться к раундам кодирования leetcode, проектированию системы, ознакомиться с последними исследовательскими проектами и освежить в памяти концепции ML. Подготовка к науке о данных призвана помочь вам пройти собеседования по машинному обучению в крупных компаниях и стартапах, таких как Amazon, Google, Microsoft, Meta и т. д. Если вы подаете заявку..

Что такое собеседование по проектированию системы машинного обучения и как к нему подготовиться Подробное руководство по подготовке интервью по проектированию системы ML с шаблоном Что такое системный дизайн машинного обучения? Собеседования по машинному обучению охватывают широкий спектр навыков, таких как кодирование, машинное обучение, вероятность/статистика, исследования, тематические исследования, презентации и т. д. Одним из важных собеседований по машинному обучению является..

Что такое линейная регрессия? Это контролируемая проблема обучения. где у нас есть как точка данных, так и соответствующий вывод (X и Y). Здесь X — независимая переменная, а Y — зависимая переменная. Независимая переменная: переменная, которая находится под нашим контролем, например, мы можем контролировать наши входные данные X. Она называется независимой , потому что ее значение не зависит и не зависит от состояние любой другой переменной. Зависимая переменная: переменные,..

В: Что такое линейная регрессия? A: Линейная регрессия — это статистический метод, используемый для моделирования связи между зависимой переменной и одной или несколькими независимыми переменными. Предполагается, что между переменными существует линейная связь, и цель состоит в том, чтобы найти наиболее подходящую линию, описывающую эту связь. В: В чем разница между простой линейной регрессией и множественной линейной регрессией? A: Простая линейная регрессия имеет одну..

Этот кураторский список тем основан на основных концепциях машинного обучения, которые часто задают во время интервью MLE/MLS. [Это часть I из трех частей Обновление интервью ML ] Контролируемый против неконтролируемого против подкрепления Обучение с учителем использует размеченные данные для обучения на известных примерах, обучение без учителя выявляет закономерности и структуры в неразмеченных данных, а обучение с подкреплением фокусируется на обучении посредством взаимодействия с..